Tilores Identity RAG는 LLM 성능을 어떻게 향상시키나요?

Tilores Identity RAG는 오타와 부정확성을 처리하는 실시간 퍼지 검색 기능을 제공하고, 다양한 출처에서 흩어진 고객 데이터를 통합하며, 구조화된 고객 데이터를 신속하게 검색할 수 있게 하여 LLM 성능을 향상시킵니다. 이를 통해 LLM은 보다 정확하고 맥락을 인식하는 응답을 제공할 수 있습니다.

Tilores Identity RAG는 어떤 문제를 해결하나요?

Tilores Identity RAG는 흩어진 데이터 소스, 검색어가 정확히 일치하지 않을 때 고객 데이터를 찾는 데 어려움, 고객 기록 통합의 복잡성 등 구조화된 고객 데이터에서 정보를 검색할 때 LLM이 직면하는 문제를 해결합니다.

Tilores Identity RAG는 데이터 통합을 어떻게 처리하나요?

Tilores Identity RAG는 속성이 동일하지 않더라도 퍼지 매칭을 사용하여 다양한 소스 시스템에서 흩어진 고객 데이터를 통합합니다. 각 통합된 고객 기록은 수백 개의 연결된 기록을 보유할 수 있으며, 이는 LLM에 의해 쿼리될 수 있습니다.

Tilores Identity RAG는 통합하기 쉬운가요?

네, Tilores Identity RAG는 LangChain 통합 및 데이터 커넥터를 통해 신속하게 라이브로 전환할 수 있습니다. 이는 관리되고 분산된 인프라를 사용하여 고객 데이터를 LLM과 함께 확장합니다.

Tilores Identity RAG의 주요 기능은 무엇인가요?

Tilores Identity RAG의 주요 기능에는 퍼지 검색 기능, 여러 출처에서의 데이터 통합, 구조화된 고객 데이터의 신속한 검색, 쿼리 시 동적 고객 프로필 구축 기능이 포함됩니다.

Tilores Identity RAG

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Tilores Identity RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고객 데이터 검색, 통합 및 검색 서비스를 제공하는 플랫폼으로, 실시간 퍼지 검색 기술을 사용하여 정확하고 관련성 있으며 통합된 고객 데이터 응답을 제공합니다.

소셜 및 이메일:

웹사이트 방문

https://tilores.io/RAG

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제품 정보

업데이트됨:16/10/2024

Tilores Identity RAG이란 무엇인가요

Tilores Identity RAG는 통합된 고객 데이터에 대한 효율적인 접근을 제공하여 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 향상시키기 위해 설계된 혁신적인 솔루션입니다. 이는 여러 출처에 흩어져 있는 구조화된 고객 정보를 처리할 때 LLM이 직면하는 문제를 해결합니다. 정교한 신원 해결 기술과 LLM의 힘을 결합함으로써, Tilores Identity RAG는 데이터 과학자들이 고객 서비스, 사기 방지 및 규정 준수와 같은 분야에서 보다 지능적이고 맥락 인식이 가능한 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 합니다.

Tilores Identity RAG의 주요 기능

Tilores Identity RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고객 데이터 검색, 통합 및 검색 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. 이 시스템은 실시간 퍼지 검색 기술을 사용하여 철자 오류 및 부정확한 정보를 처리하며, 정확하고 관련성 있는 통합 고객 데이터 응답을 제공합니다. 시스템은 여러 소스 시스템에 연결되어 분산된 고객 데이터를 통합하고, LLM이 이 통합된 데이터를 사용하여 쿼리에 답변하거나 후속 비구조적 데이터 쿼리의 맥락으로 활용할 수 있게 합니다.

퍼지 검색: 실시간 퍼지 검색 기술을 활용하여 철자 오류 및 부정확성을 처리하며, 정확하고 관련성 있는 고객 데이터 검색을 보장합니다.

데이터 통합: 속성이 동일하지 않더라도 퍼지 매칭을 사용하여 다양한 소스 시스템에서 분산된 고객 데이터를 통합합니다.

LLM 통합: LangChain을 통해 LLM과 원활하게 통합되어, 쿼리 응답을 위한 통합 고객 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 합니다.

확장 가능한 인프라: LLM 성장에 따라 고객 데이터 처리를 확장할 수 있도록 관리되고 분산된 인프라를 제공합니다.

실시간 동적 프로파일링: 쿼리 시점에 동적 고객 프로파일을 구축하여 LLM이 최신 통합 고객 데이터에 접근할 수 있도록 합니다.

Tilores Identity RAG의 사용 사례

유권자 사기 탐지: Tilores Identity RAG를 사용하여 유권자 데이터를 통합하고 검색하여 미국 내 사기 활동을 탐지합니다.

회사 등록 정보 쿼리: 영국에서 Tilores Identity RAG가 제공하는 API를 통해 회사 등록 정보를 신속하게 검색합니다.

CRM 데이터 중복 제거: Tilores Identity RAG를 활용하여 CRM 시스템의 고객 데이터를 통합하고 중복 기록을 줄입니다.

KYC 및 AML 준수: 금융 서비스에서 실시간 고객 데이터 모니터링 및 준수 검사를 위해 Tilores Identity RAG를 활용합니다.

장점

통합되고 실시간 고객 데이터로 LLM의 정확성을 향상시킵니다.

퍼지 검색을 통해 철자 오류 및 부정확성을 처리합니다.

관리되는 인프라로 쉽게 확장할 수 있습니다.

LangChain 및 데이터 커넥터를 통한 신속한 통합을 제공합니다.

단점

데이터 소스를 위한 초기 설정 및 구성이 필요할 수 있습니다.

여러 소스에서 고객 데이터를 통합할 때 잠재적인 개인 정보 보호 문제가 있을 수 있습니다.

Tilores Identity RAG 사용 방법

Tilores에 가입하기: 이메일/비밀번호 또는 Google 가입을 사용하여 app.tilores.io에서 무료 Tilores 계정을 등록하세요.

데이터 소스 연결하기: 여러 시스템에 흩어져 있는 내부 고객 데이터 소스에 Tilores를 연결하세요.

퍼지 매칭 구성하기: 속성이 출처 간에 동일하지 않더라도 고객 데이터를 통합하기 위해 Tilores에서 퍼지 매칭 규칙을 설정하세요.

LLM과 통합하기: Tilores LangChain 통합을 사용하여 Tilores를 대규모 언어 모델에 연결하세요.

통합된 고객 데이터 쿼리하기: LLM을 사용하여 Tilores에 쿼리하고 실시간으로 통합된 고객 데이터를 검색하여 쿼리에 답변하거나 맥락을 제공하세요.

LLM 애플리케이션 개발하기: Tilores의 통합된 고객 데이터를 활용하여 보다 정확하고 맥락 인식이 가능한 응답을 제공하는 LLM 애플리케이션을 만드세요.

Tilores Identity RAG 자주 묻는 질문

Tilores Identity RAG는 여러 소스 시스템에 흩어져 있는 고객 데이터를 검색, 통합 및 검색하기 위해 LLM에 연결하는 시스템입니다. 이는 LLM이 쿼리에 답변하거나 후속 비구조적 데이터 쿼리에 대한 맥락을 제공하기 위해 정확하고 통합된 고객 데이터에 접근할 수 있게 합니다.